Cryptography and Security,Computer Vision and Pattern Recognition,رمزنگاری و امنیت , چشم انداز رایانه و تشخیص الگوی ,
توضیحات
Submitted 19 August, 2024; originally announced August 2024. , Comments: This is the preprint of the paper that has been accepted for oral presentation and publication in the Proceedings of the IEEE Asian Conference on Intelligent Technologies (ACOIT'2014). The conference will be organized in Kolar, Karnataka, INDIA from September 6 to 7, 2024. The paper is 8 pages long, and it contains 9 Figures and 4 Tables. This is NOT the final version of the paper
توضیحات به فارسی
ارسال شده در 19 اوت 2024 ؛در ابتدا در اوت 2024 اعلام شد. ، نظرات: این پیش نمایش مقاله ای است که برای ارائه شفاهی و انتشار در مجموعه مقالات کنفرانس IEEE در مورد فناوری های هوشمند پذیرفته شده است (ACOIT'2014).این کنفرانس از 6 تا 7 سپتامبر 2024 در Kolar ، Karnataka ، هند برگزار می شود. این مقاله به طول 8 صفحه است و شامل 9 شکل و 4 جدول است.این نسخه نهایی مقاله نیست
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
چکیده
Adversarial attacks, particularly the Fast Gradient Sign Method (FGSM) and Projected Gradient Descent (PGD) pose significant threats to the robustness of deep learning models in image classification. This paper explores and refines defense mechanisms against these attacks to enhance the resilience of neural networks. We employ a combination of adversarial training and innovative preprocessing techniques, aiming to mitigate the impact of adversarial perturbations. Our methodology involves modifying input data before classification and investigating different model architectures and training strategies. Through rigorous evaluation of benchmark datasets, we demonstrate the effectiveness of our approach in defending against FGSM and PGD attacks. Our results show substantial improvements in model robustness compared to baseline methods, highlighting the potential of our defense strategies in real-world applications. This study contributes to the ongoing efforts to develop secure and reliable machine learning systems, offering practical insights and paving the way for future research in adversarial defense. By bridging theoretical advancements and practical implementation, we aim to enhance the trustworthiness of AI applications in safety-critical domains.
چکیده به فارسی (ترجمه ماشینی)
حملات مخالف ، به ویژه روش علامت شیب سریع (FGSM) و نزول شیب پیش بینی شده (PGD) تهدیدهای قابل توجهی برای استحکام مدلهای یادگیری عمیق در طبقه بندی تصویر ایجاد می کند.در این مقاله به بررسی مکانیسم های دفاعی در برابر این حملات برای تقویت مقاومت در شبکه های عصبی می پردازیم.ما از ترکیبی از آموزش های مخالف و تکنیک های نوآورانه پیش پردازش استفاده می کنیم ، با هدف کاهش تأثیر آشفتگی های مخالف.روش شناسی ما شامل اصلاح داده های ورودی قبل از طبقه بندی و بررسی معماری های مدل مختلف و استراتژی های آموزشی است.از طریق ارزیابی دقیق مجموعه داده های معیار ، ما اثربخشی رویکرد خود را در دفاع از حملات FGSM و PGD نشان می دهیم.نتایج ما پیشرفت های قابل توجهی در استحکام مدل در مقایسه با روش های پایه نشان می دهد ، و پتانسیل استراتژی های دفاعی ما را در برنامه های دنیای واقعی برجسته می کند.این مطالعه به تلاشهای مداوم برای توسعه سیستم های یادگیری ماشین ایمن و قابل اعتماد کمک می کند ، بینش های عملی را ارائه می دهد و راه را برای تحقیقات آینده در دفاع مخالف هموار می کند.با استفاده از پیشرفت های نظری و اجرای عملی ، هدف ما تقویت اعتماد به نفس برنامه های هوش مصنوعی در حوزه های ایمنی مهم است.
📚 محتوای این محصول آموزشی (پکیج کامل)
علاوه بر مقاله اصلی انگلیسی که دریافت می کنید، برای یادگیری عمیقتر و تسلط کامل بر مباحث مجموعهای از کتابهای آموزشی نیز ارائه میشود.
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه یادگیری سریع
— پاسخها بلافاصله بعد از سؤال برای مرور سریع
مشاهده نمونه نسخه کوییز سریع
کتاب پرسش و پاسخ چهارگزینهای – نسخه خودآزمایی
— پاسخها در انتهای بخشها برای سنجش واقعی یادگیری
مشاهده نمونه نسخه آزمونی
🎯 این بسته یک دورهٔ آموزشی کامل و چندلایه است؛ شامل ویدیوهای آموزشی، کتابها، تمرینها و خودآزمایی.
ℹ️ نکات مهم هنگام خرید
این محصول به صورت فایل دانلودی کامل ارائه میشود.
توجه: لینکهای اختصاصی دوره طی حداکثر 24 ساعت پس از ثبت سفارش ارسال میشوند.
دقت کنید لینک ها به شماره موبایل شما ارسال می شوند. پس در ارائه شماره موبایل صحیح دقت کنید.
برای راهنمایی در مورد نحوه دانلود به شماره 09395106248 پیامک دهید یا تماس بگیرید. (ایده آل ترین گزینه ارسال پیام در یکی از پیام رسان ها به همین شماره است تا سریعا لینک های محصول همان جا برای شما ارسال گردد.)
اگر پرداخت انجام شده ولی بعد از 24 ساعت هنوز لینکها را دریافت نکردهاید، نام و نام خانوادگی و نام محصول را پیامک کنید تا
لینکها دوباره ارسال شوند.
💬 راههای ارتباطی پشتیبانی: واتساپ یا هر پیام رسان داخلی یا پیامک:
09395106248 تلگرام: @ma_limbs
